Aug, 2023

一种基于 Retinaface 的轻量级和准确的人脸检测算法

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TL;DR本研究提出了一种轻量且准确的面部检测算法 LAFD（基于 Retinaface）。该算法中的主干网络是修改的 MobileNetV3 网络，调整了卷积核的大小、反向残差块的通道扩展乘数以及 SE 注意机制的使用。在上下文模块中引入了可变形卷积网络（DCN），并使用焦点损失函数作为模型的分类损失函数，而不是交叉熵损失函数。在 WIDERFACE 数据集上的测试结果表明，LAFD 的平均准确率分别为 94.1％，92.2％和 82.1％，对应于 “easy”，“medium” 和 “hard” 验证子集，相对于 Retinaface 分别提高了 3.4％，4.0％和 8.3％，相对于轻量级模型 LFFD 分别提高了 3.1％，4.1％和 4.1％。如果将输入图像预处理并缩放到 1560 像素的长度或 1200 像素的宽度，该模型在 “hard” 验证子集上可以达到 86.2％的平均准确率。该模型很轻量，仅有 10.2MB 的大小。
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发现论文，激发创造
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    May, 2019

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